課程簡介
目標收益
培訓對象
企業(yè)運營管理、產品運營、產品營銷、客戶服務、數據挖掘、數據分析和數據技術等方 面相關負責人。
課程大綱
| 1.大數據特征、挑戰(zhàn)與應用關鍵 |
（1）大數據的特征與挑戰(zhàn) 介紹大數據的特征以及三個重要的轉變 （2）大數據的發(fā)展驅動力 介紹互聯(lián)網與移動互聯(lián)網在大數據發(fā)展中的作用以及相關的生態(tài)變化 （3）互聯(lián)網大數據應用 介紹百度\騰訊\阿里的大數據體系以及應用方向 （4）大數據互聯(lián)網金融 （5）大數據電商關鍵應用 （6）大數據部門的設置以及與產品部門的結合（以百度\騰訊\阿里為例） （7）我們怎么用大數據 介紹大數據在企業(yè)的落地存在的問題、方法和具體應用場景 |
| 2.互聯(lián)網思維、大數據與產品設計及運營概述 |
（1）互聯(lián)網思維案例分析 （2）互聯(lián)網思維和大數據 （3）數據在互聯(lián)網產品設計、內容建設、產品推廣和營銷、產品優(yōu)化等階段的作用 （4）大數據在企業(yè)及互聯(lián)網運營、營銷各個環(huán)節(jié)的應用 |
| 3.大數據應用于客戶/用戶體驗及優(yōu)化 |
（1）大數據用于客戶/用戶體驗監(jiān)控與優(yōu)化 介紹通過大數據分析及時發(fā)現(xiàn)產品運營中產品體驗的問題 1.1構建產品運營監(jiān)控體系來及時發(fā)現(xiàn)產品運營的異動和用戶問題 1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監(jiān)控發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題并優(yōu)化 （2）大數據用于用戶口碑監(jiān)控與優(yōu)化 2.1洞察口碑：口碑三大分類 2.2管理和激發(fā)口碑 2.3大數據：測量和監(jiān)控用戶反饋并優(yōu)化 |
| 4.大數據支撐互聯(lián)網精細化運營與營銷 |
（1）數據支撐互聯(lián)網營銷活動優(yōu)化 介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法 1.1通過Abtest提升營銷創(chuàng)意效果 1.2通過數據挖掘優(yōu)化營銷效果 （2）大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷 介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法，來發(fā)現(xiàn)潛在用戶，預警客戶流 失，優(yōu)化電商運營效果 2.1用戶生命周期管理簡介 2.1.1用戶生命周期管理是什么 2.1.2用戶生命周期管理的價值杠桿 2.1.3實施用戶生命周期管理的關鍵 2.2用戶生命周期管理的實現(xiàn)方法——數據準備及模型建設 2.2.1建模 2.2.2模型應用情況 2.3用戶生命周期管理方案試點、固化及應用 2.3.1方案試點和固化 2.3.2用戶生命周期管理系統(tǒng)應用及展望 |
| 5．大數據推薦在個性化營銷、電子商務的應用 |
（1）推薦的原理介紹與關鍵思想 介紹推薦算法的原理與常見算法思想 1.1推薦算法概述 1.2推薦算法核心的思想 （2）推薦電商的應用案例 通過案例介紹電商個性化推薦的思想、流程、算法及注意事項 2.1推薦核心思想 2.2推薦算法流程 2.3 推薦偏好判斷 2.4 物品相似度計算 2.5 推薦效果 2.6 產品經理如何推動個性化推薦算法實施 |
| 6.分類方法在電子商務精細化營銷中的應用 |
（1）數據可視化的價值 介紹數據可視化的價值 1.1商業(yè)價值 1.2用戶價值 （2）數據可視化的幾個關鍵 介紹數據可視化的關鍵要素 2.1簡潔 2.2層次 2.3可對比 2.4顏色表意 2.5可探索 2.6講故事 |
| 8.大數據如何引爆產品傳播 |
介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發(fā)現(xiàn)，為互聯(lián)網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點 （1）大數據傳播的常識 介紹通過大數據挖掘來傳播互聯(lián)網產品的注意事項 （2）大數據傳播的流程和方法 介紹如何選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程，以及每個環(huán)節(jié)中的難點和注 意點 （3）大數據傳播策劃的幾個關鍵 通過具體的案例介紹大數據引爆產品和營銷傳播的關鍵要素 |
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1.大數據特征、挑戰(zhàn)與應用關鍵 （1）大數據的特征與挑戰(zhàn) 介紹大數據的特征以及三個重要的轉變 （2）大數據的發(fā)展驅動力 介紹互聯(lián)網與移動互聯(lián)網在大數據發(fā)展中的作用以及相關的生態(tài)變化 （3）互聯(lián)網大數據應用 介紹百度\騰訊\阿里的大數據體系以及應用方向 （4）大數據互聯(lián)網金融 （5）大數據電商關鍵應用 （6）大數據部門的設置以及與產品部門的結合（以百度\騰訊\阿里為例） （7）我們怎么用大數據 介紹大數據在企業(yè)的落地存在的問題、方法和具體應用場景 |
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2.互聯(lián)網思維、大數據與產品設計及運營概述 （1）互聯(lián)網思維案例分析 （2）互聯(lián)網思維和大數據 （3）數據在互聯(lián)網產品設計、內容建設、產品推廣和營銷、產品優(yōu)化等階段的作用 （4）大數據在企業(yè)及互聯(lián)網運營、營銷各個環(huán)節(jié)的應用 |
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3.大數據應用于客戶/用戶體驗及優(yōu)化 （1）大數據用于客戶/用戶體驗監(jiān)控與優(yōu)化 介紹通過大數據分析及時發(fā)現(xiàn)產品運營中產品體驗的問題 1.1構建產品運營監(jiān)控體系來及時發(fā)現(xiàn)產品運營的異動和用戶問題 1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監(jiān)控發(fā)現(xiàn)用戶體驗問題并優(yōu)化 （2）大數據用于用戶口碑監(jiān)控與優(yōu)化 2.1洞察口碑：口碑三大分類 2.2管理和激發(fā)口碑 2.3大數據：測量和監(jiān)控用戶反饋并優(yōu)化 |
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4.大數據支撐互聯(lián)網精細化運營與營銷 （1）數據支撐互聯(lián)網營銷活動優(yōu)化 介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法 1.1通過Abtest提升營銷創(chuàng)意效果 1.2通過數據挖掘優(yōu)化營銷效果 （2）大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷 介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法，來發(fā)現(xiàn)潛在用戶，預警客戶流 失，優(yōu)化電商運營效果 2.1用戶生命周期管理簡介 2.1.1用戶生命周期管理是什么 2.1.2用戶生命周期管理的價值杠桿 2.1.3實施用戶生命周期管理的關鍵 2.2用戶生命周期管理的實現(xiàn)方法——數據準備及模型建設 2.2.1建模 2.2.2模型應用情況 2.3用戶生命周期管理方案試點、固化及應用 2.3.1方案試點和固化 2.3.2用戶生命周期管理系統(tǒng)應用及展望 |
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5．大數據推薦在個性化營銷、電子商務的應用 （1）推薦的原理介紹與關鍵思想 介紹推薦算法的原理與常見算法思想 1.1推薦算法概述 1.2推薦算法核心的思想 （2）推薦電商的應用案例 通過案例介紹電商個性化推薦的思想、流程、算法及注意事項 2.1推薦核心思想 2.2推薦算法流程 2.3 推薦偏好判斷 2.4 物品相似度計算 2.5 推薦效果 2.6 產品經理如何推動個性化推薦算法實施 |
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6.分類方法在電子商務精細化營銷中的應用 （1）數據可視化的價值 介紹數據可視化的價值 1.1商業(yè)價值 1.2用戶價值 （2）數據可視化的幾個關鍵 介紹數據可視化的關鍵要素 2.1簡潔 2.2層次 2.3可對比 2.4顏色表意 2.5可探索 2.6講故事 |
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8.大數據如何引爆產品傳播 介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發(fā)現(xiàn)，為互聯(lián)網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點 （1）大數據傳播的常識 介紹通過大數據挖掘來傳播互聯(lián)網產品的注意事項 （2）大數據傳播的流程和方法 介紹如何選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程，以及每個環(huán)節(jié)中的難點和注 意點 （3）大數據傳播策劃的幾個關鍵 通過具體的案例介紹大數據引爆產品和營銷傳播的關鍵要素 |
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